Design-Expert RSM应用：优化实验设计与最佳模型选择

Design-Expert是一款在全球范围内被广泛应用的高级实验设计软件，因其易用性、全面的功能和友好的用户界面而备受青睐。它支持常见的实验设计方法，如Plackett-Burman (PB)、Central Composite Design (CCD) 和 Box-Behnken Design (BBD)，其中BBD被用来探讨多个因素如何共同影响一个或多个响应变量。 在使用Design-Expert进行CCD时，首先在New Design选项卡下选择RSM目标，目标是通过Response Surface Analysis寻找理想过程以优化性能。在Factor Design部分，用户需要确定哪些因素是关键影响因素，同时进行配方设计和组合设计，考虑过程变量、成分比例以及分类因素。对于BBD实验，步骤包括输入因素名称、数量、单位，设置高低限值，并根据设计要求进行实验，记录每个因素组合的结果。 在数据分析阶段，用户会转到Analysis菜单下的COD%选项卡，通常选择Transform默认设置。FitSummary选项卡是核心环节，用于数据拟合、模型建立和对比，以决定最佳数学模型。在该选项卡中，会看到诸如总平方和、自由度、均方、F值和概率等统计指标。对于不同模型之间的比较，如线性模型、双因素模型、二次方程和三次方程，Design-Expert给出了方差来源分析，包括平方和、均方、F值和概率，以此评估模型的拟合优度和显著性。 在这个例子中，推荐采用二次方程模型，因为它的F值较低且概率>F，表明该模型有更好的解释能力和预测能力。然而，三次方程虽然R2接近1，但其F值较高且概率较小，意味着可能存在过度拟合的问题。剩余方差也反映了模型未能解释的数据部分。 Design-Expert的使用涉及到实验设计的选择、参数设置、实验实施以及数据分析的全过程，通过合理的模型选择和优化，可以帮助用户有效地探索和优化复杂的系统性能。理解并应用这些方法对于科研人员和工程师来说至关重要，因为它能帮助他们更准确地控制和优化生产过程中的变量，从而提高产品质量和效率。